Den här videon presenteras av Surfshark.
Maskininlärning och AI är två modeord du hör så ofta att de liksom tappar
sin mening.
Om vi ​​bara fokuserar på maskininlärning, finns det så mycket hype kring dess framtida potential
att det är lätt att glömma vad som redan händer idag.
Till exempel använder NVIDIA maskininlärning för att öka förnybar energiproduktion och minska
kostnaderna för vindkraftsparker.
Ett annat exempel är en startup som arbetar med NVIDIA för att utveckla en smart mätare för hem- och
elnätsskala.
Men även med dessa exempel, lever maskininlärning upp till den hypen?
Låt oss ta en titt på hur maskininlärning bygger ett mer förnybart elnät
och hur det börjar påverka oss.
Kanske kan vi komma fram till ett beslut om detta.
Jag är Matt Ferrell.
Välkommen till Undecided.
Under de senaste åren har jag varit en del av ett program som
heter Connected Solutions with my Ecobee Smart Thermostat.
Termostaten använder maskininlärning och automatisering för att minska på elbehovet under
sommaren när alla drar igång luftkonditioneringen när de kommer hem från jobbet.
Jag har några andra saker i mitt hem som också har betydelse för maskininlärning, men jag kommer
till det om en minut.
Det här är bara en liten del av ett mycket större system som förändrar hur vi använder el
i våra hem och våra lokala elnät.
När vi går över från fossila bränslen till ett förnybart baserat system för att bekämpa klimatförändringarna kommer
saker som elbilar och elektriska värmepumpar för uppvärmning och kyla att öka
vår efterfrågan på el … mycket.
Och som jag är säker på att du är väl medveten om har intermittenta förnybara energikällor som sol- och vindkraft
en helt ny uppsättning utmaningar som vi måste klara av för att få så mycket energi som vi kan på
ett effektivt sätt, men på efterfrågan efter behov.
Det är där, inte bara hårdvara, utan mjukvara, maskininlärning och AI kommer in i bilden för
att bana väg mot en framtid med låga utsläpp.
AI är ett stort område som består av förmågan att göra det möjligt för vilken maskin eller dator som helst att replikera
mänskliga förmågor som objektigenkänning, beslutsfattande och problemlösning.
AI har flera grenar, inklusive maskininlärning.
Maskininlärning tillåter system att naturligt lära sig och förbättra sig själva genom att använda erfarenheter
för att förutsäga resultat utan att vara explicit programmerade.
Den fokuserar på utvecklingen av datorprogram som kan komma åt och utnyttja data
för lärande.
Men innan vi går in i detaljerna om hur det fungerar, varför det är viktigt och företagen som
gör det till verklighet, låt oss ta en titt på historien om maskininlärning.
Maskininlärning är baserad på en modell av hjärncellsinteraktion, som Donald Hebb först
presenterade 1949 i sin bok "The Organization of Behavior", där han introducerade teorier
om interaktionen mellan neuroner.
1952 utvecklade Arthur Samuel från IBM ett datorprogram för pjäser som kunde lära sig
och bli bättre, så han kom på termen "maskininlärning".
Programmet satte värde på varje bricka och det kom ihåg resultatet av varje drag.
I huvudsak blev programmet bättre på pjäser när det spelades.
Det som var särskilt viktigt med denna händelse är att programmet kom fram till en lösning
som programmeraren inte skapade; den upptäckte mönster i schackspelet som människorna
inte gjorde.
Fram till 1970-talet var maskininlärning en del av AI-utvecklingen.
Under de följande åren fokuserade AI-forskningen inte på algoritmer, utan på logiska tillvägagångssätt,
vilket är anledningen till att maskininlärning förgrenades till att utvecklas på egen hand och följa ett datadrivet
tillvägagångssätt under de följande decennierna.
På 2000-talet började företagen rikta sin uppmärksamhet mot maskininlärning.
Till exempel började Google tillämpa komplexa matematiska beräkningar på big data med hjälp
av maskininlärning.
I mitt tidigare liv innan YouTube arbetade jag som designer inom mjukvaruutveckling och
utnyttjade maskininlärning för att förbättra några av användarupplevelserna jag hjälpte till att designa.
Med hjälp av grafikbearbetningstillverkare som NVIDIA, som påskyndade utvecklingen
av snabbare och kraftfullare teknologier, tog maskininlärning fart inom många sektorer
mellan 2010 och 2020.
Men hur fungerar det egentligen?
Maskininlärning, precis som den mänskliga hjärnan, behöver input för att få information och lära av.
Den använder sig dock av träningsdata och kunskapsdiagram för att förstå enheter, domäner
och relationerna mellan dem.
Det är som när vi gick i skolan och lärde oss matematik.
Något jag aldrig varit bra på, men det är ändå en bra liknelse.
För det första använder algoritmen exempel, direkta erfarenheter eller instruktioner som input för att generera
en uppskattning av ett mönster i data, som att en matematiklärare ger eleverna många
övningsproblem tillsammans med svaren.
Sedan används en felfunktion för att utvärdera modellens noggrannhet med dessa exempel
för jämförelse.
När det gäller våra elever tar de en tentamen och deras svar jämförs med de
faktiska svaren så att lärarna kan mäta effektiviteten hos både studenten och
den uppsättning övningsproblem som de fick.
Slutligen optimeras modellen genom att ändra vikter för att minska klyftan mellan det kända
exemplet och modellförutsägelsen, som att vår matematiklärare använder alternativ till övningsproblemen
för att lära eleverna, och att eleverna använder andra metoder för att studera till
slutprovet.
Därefter kommer programmet att upprepa optimeringsprocessen på egen hand tills målnoggrannheten
uppnås.
När jag ser tillbaka på min matematikerfarenhet, minskade jag aldrig det gapet.
Maskininlärning använder tre huvudtekniker: övervakat lärande, oövervakat lärande
och semi-övervakat lärande.
**Övervakat lärande:** använder träningsuppsättningar, som är märkta datamängder.
Det här är som att granska ett exempelproblem som har lösts.
Att manuellt flytta skräppost från din inkorg till skräppostmappen är ett exempel på övervakad maskininlärning
.
**Oövervakad inlärning:** använder omärkta datamängder.
Algoritmerna är kapabla att upptäcka okända mönster eller datagrupperingar utan
behov av mänskligt ingripande.
Oövervakat lärande är lämpligt för korsförsäljningstekniker, konsumentsegmentering, bild- och
mönsterigenkänning.
**Semi-övervakat lärande**: vägleder kategorisering och extrahering av funktioner från en större, omärkt
datamängd med hjälp av en mindre märkt datamängd.
Det är användbart när det inte finns tillräckligt med etikettdata för att träna en övervakad inlärningsalgoritm.
Maskininlärning blir allt viktigare i takt med att mängden och mångfalden av tillgänglig data
ökar, för att inte tala om prisvärdheten för beräkningskraft och höghastighetsinternet.
Det har visat sig användbart eftersom det kan lösa problem i en hastighet och skala som det mänskliga
sinnet inte kan matcha.
Maskiner kan tränas för att upptäcka mönster och samband mellan inkommande data och
automatisera vanliga aktiviteter med hjälp av enorma mängder datorkraft bakom en uppgift.
Alla dessa fördelar har fått maskininlärning att spridas i många branscher, inklusive
sjukvård, tillverkning, bank och finans, transport och hållbarhet.
Men innan jag kommer till några av de riktigt häftiga sätten att det tillämpas på saker som förnybara energikällor,
kan maskininlärning också användas på några väldigt irriterande sätt, som att spåra och analysera
våra beteenden online.
Det är där dagens sponsor, Surfshark, faktiskt kan hjälpa till.
Jag rekommenderar alltid att du använder ett VPN när du använder offentligt wifi, men VPN kan vara mycket användbara även
när du är hemma.
Många onlinetjänster använder ganska sofistikerad kommersiell spårning och maskininlärning för att
tillämpa mycket riktad reklam ... ett VPN kan skydda dig från en del av det.
SurfSharks CleanWeb gör ett bra jobb med att blockera annonser, spårare och skadliga webbplatser vilket gör
det säkrare att använda internet även hemma.
Och du kan till och med få det att se ut som att din IP-adress kommer från ett helt annat
land.
Detta kan vara praktiskt om du vill strömma en video som bara är tillgänglig från en specifik
plats.
En av de bästa delarna med SurfShark är att det är enkelt att ställa in på alla dina enheter,
oavsett om det är iPhone eller Android, Mac eller PC.
SurfShark är den enda VPN som erbjuder ett konto att använda med ett obegränsat antal enheter.
Använd min kod för att få 83 % rabatt plus 3 extra månader gratis!
SurfShark erbjuder en 30-dagars pengarna-tillbaka-garanti, så det finns ingen risk att prova det själv.
Länk finns i beskrivningen nedan.
Tack till Surfshark och till alla er för att ni stöttar kanalen.
Nu tillbaka till hur maskininlärning tillämpas.
Till exempel, inom området förnybar energi, kan maskininlärning användas för att övervinna
problemet med intermittens genom att förutsäga solljus och luftflöde för sol- och vindkraft mycket
bättre än vad människor gör.
Den använder tidigare väderdata för att ge korrekta prognoser så att förnybara energiföretag
kan planera när de ska producera eller utöka energiproduktionen.
Som ett resultat kan förnybar energi bli mer tillförlitlig, prisvärd och effektiv.
Maskininlärning kan också användas för att förbättra förnybar energilagring och identifiera den
optimala layouten och geografiska placeringen av sol- och vindkraftverk.
Ur underhållsperspektiv kan maskininlärning användas för att samla in data från
sensorer installerade i elnätet för att upptäcka anomalier, förutsäga fel och automatisera
övervakning.
Den kan användas för att övervaka turbinens hälsa och hjälpa till att schemalägga underhåll eller justera parametrar
för att minimera slitage på turbiner.
Med tanke på alla dessa proffs har regeringar och företag runt om i världen arbetat
med utvecklingen av maskininlärning för att hantera klimatförändringar.
I USA, till exempel, gick Solar Energy Technology Office ihop med IBM
för att utveckla Watt-Sun (en ordlek jag både älskar … och hatar), en teknik som använder maskininlärning för
att sortera igenom data som förvärvats från en stor databas med väderleksdata. rapporterar.
Tanken var att minska variationen i solenergins produktion, vilket också minskar behovet
av system för lagring av överskottsenergi.
Genom att använda Watt-Sun kunde teamet öka noggrannheten i väderprognoser eftersom den
relaterade till energiproduktionen med 30 %.
Siemens Gamesa Renewable Energy, ett världsomspännande företag med tusentals vindkraftverk installerade
runt om i världen, har slagit sig ihop med NVIDIA för att utveckla en digital tvillingplattform för att utföra
högfientliga simuleringar av vindkraftsparker med hjälp av fysikinformerad maskininlärning.
Digitala tvillingar består av en virtuell modell som exakt speglar ett fysiskt objekt.
Denna teknik kommer att ge forskare enorm beräkningskraft för att modellera
komplexa system med mycket högre hastighet och noggrannhet än tidigare AI-modellering.
Med den här plattformen kan en komplex simulering av vätskedynamik göras upp till 10 000 gånger snabbare
än konventionella metoder som används för att simulera tekniska problem, som tar mer än
en månad, till och med körs i ett 100-CPU-kluster, så den här tekniken är verkligen spel- skiftande.
Plattformen drar fördel av NVIDIA Modulus, som används för att träna ett neuralt nätverk
och bygga en AI-surrogatmodell för digitala tvillingar.
Innan man lanserar en ny produkt, låt oss säga ett vindkraftverk till exempel, kan tillverkare
göra simuleringar med hjälp av en högfientlig modell av turbinen och verkliga väderförhållanden
för att kontrollera hur det skulle kunna bete sig i verkligheten.
Genom att göra det kan de undvika att spendera mycket pengar på att distribuera en produkt som kanske inte
fungerar som förväntat.
Projektet arbetar även med NVIDIA Omniverse, som är en plattform för 3D-designsamarbete
och simulering.
Dessa plattformar öppnar upp möjligheter för virtuella systemtester, layoutändringar, mjukvaruförbättringar
eller uppdateringar utan att påverka den fysiska, verkliga motsvarigheten.
Ett exempel på hur det här systemet kan påverka energieffektiviteten är att
forskare med den digitala tvillingplattformen kommer att kunna upptäcka effekterna av en vindkraftparks layout.
Turbiner som installeras nära varandra kan förändra vindflödet och skapa en väckningseffekt,
vilket minskar deras effektivitet.
När vindkraftverksblad snurrar skapar de ett konformat kärnområde med lägre vindhastighet
bakom sig, vilket minskar mängden energi som kan skördas av andra nedströms.
Dessutom är turbulensen i det bredare (perifera) området bakom hela det område som täcks av
bladen betydande, vilket minskar energiproduktionen från andra turbiner.
En lösning på detta problem är att flytta turbinrotorer bort från den mötande vinden för att avleda
kölvattnet så att energin återvinns.
Genom att använda NVIDIAs plattform förväntas Siemens Gamesa kunna öka
kraftproduktionen med 20 % med layoutoptimeringar.
För att bättre omsluta mitt huvud kring potentialen här, kontaktade jag Alex, en annan YouTuber
och vän till mig, och en verklig raketforskare och dataanalytiker, för hans uppfattning...
Det danska företaget Vestas tar också in maskininlärning
i sitt vindturbin applikationer för att minska väckningseffekten.
De har använt Microsoft Azure högpresterande datoranvändning, Azure Machine Learning, tillsammans med
hjälp från Microsofts partner minds.ai, som använde DeepSim; det är en kontrollplattform
som är baserad på maskininlärning.
Vestas använder detta för att få styrenheter att reagera på lämpligt sätt på indata från vindkraftsparksmiljön
, som att ändra turbinens girning som svar på vindriktning, hastighet och
väckningseffekt för att öka vindkraftparkens effektivitet och avkastning.
Med de kombinerade resurserna från DeepSim resulterar det i snabbare konvergens och lägre beräkningskostnader
.
Även en 1% ökning av vindkraftverkens effektivitet kan resultera i miljontals dollar i intäkter
och en säkrare energiframtid.
IEEE Spectrum uppskattar att 10 % av potentiell vindkraft går förlorad på grund av vakna effekter, så du
kan föreställa dig hur mycket kraft och intäkter företag har förlorat.
Med förnybar energi som dyker upp överallt har det blivit mer instabilt i energiförsörjningen, med
upp till 60 % variation.
Maskininlärning kan ändra elprissättningen beroende på den stora mängd data
som genereras genom att utöka antalet smarta mätare och sensorer som används, samt hjälpa
till att förutsäga utbud och efterfrågan, balansera nätet i realtid och minska stilleståndstiden.
En startup, Anuranet, har utnyttjat NVIDIA Jetson edge AI-plattformen för att bygga
smarta elmätare som kan mäta tiotusentals gånger per sekund, vilket
möjliggör mycket finjusterad övervakning.
Husägare kommer att kunna kontrollera hur energi strömmar från solpaneler in i hemmet eller in i
anslutna elbilar, vilket också bidrar till att minska energikostnaderna.
Anuranets märke av smarta mätare, Bullfrog, kan anslutas till nätet för att hjälpa till med
smarta apparater, energihubbar för hemmet, solpaneler, elfordonsladdare och batterier,
etc.
För husägaren övervakar deras smarta mätare störande vädermönster som kan påverka
energinät, optimerar energianvändningen och upptäcker energisvinn eller fel i apparater
och brytare.
Medan det är på nyttoskalan kommer det att tillåta mikronät att optimera många energikällor
och lagringsanläggningar, snabbt upptäcka nätfel, implementera dynamisk prissättning och efterfrågesvar
med realtidsdata med hjälp av AI.
Allt detta kan bidra till att öka tillförlitligheten, säkerheten och hållbarheten.
Det är väldigt likt system som jag har använt i mitt hem från Sense and Span.
Jag brukade ha en Sense energimonitor installerad i min elpanel som kunde upptäcka felaktig
spänning från nätet, så att du proaktivt kunde kontakta ditt företag för att lösa eventuella problem.
Det kan också varna dig om en kompressor eller motor, som på ditt hem luftkonditionering
eller ugn, drar för mycket ström, så att du kan få den på service innan ett fel.
Jag har nu en Span smart elektrisk panel, som har uppmärksammat mig på ovanliga förändringar av min elanvändning
på vissa kretsar som sparar mig pengar.
Vi ser fler och fler av dessa typer av dessa hemprodukter komma ut på marknaden.
På tal om det så väntas Anuranets smarta mätare komma ut på marknaden i höst.
Inom forskningsfältet hittade vi otroligt många pågående maskininlärnings- och AI
-projekt med Linknovate.
Allt från "A Deep Learning Model for Forecasting Photovoltaic Energy with Uncertainties"
till "Deep Reinforcement Learning for Optimal Energy Management of Multi-energy Smart Grids".
Det här är en mycket aktiv och växande bransch, men lever den upp till hypen?
Tja, det finns fortfarande flera utmaningar som måste övervinnas.
Maskininlärning bygger inte på kunskap utan på data, så brist på träningsdata eller orena
och bullriga data kan leda till felaktiga förutsägelser.
För tidiga användare av sådan teknik kanske det inte finns tillräckligt med data för att fatta korrekta beslut,
vilket drastiskt minskar systemets effektivitet.
Eftersom det gamla systemet fungerade, kan det finnas några köparens ånger med de maskininlärningsbaserade
systemen tills träningsuppsättningarna förbättras.
Dessutom är maskininlärningsprocessen komplex i sig.
Att analysera data, ta bort databias, träna dataset, tillämpa komplexa matematiska beräkningar
på modellerna ... gör det komplicerat.
Att köra maskininlärningsmodeller är också en långsam process, som tar mycket tid och kräver
beräkningskraft.
Men som vi kan se är fördelarna det kan ge för att hantera klimatförändringar och göra
vårt elnät mer pålitligt imponerande.
Med stora aktörer inom den förnybara sektorn som lutar åt maskininlärning och med NVIDIA som driver
utvecklingen av snabbare och kraftfullare datorteknik, kan vi se en mer utbredd
användning av denna teknik runt om i världen under de kommande åren, vilket bidrar till att skapa en mer hållbar
framtid.
Så är du fortfarande obestämd?
Vill du ha, eller har du, enheter i ditt hus som drar fördel av maskininlärning?
Hoppa in i kommentarerna och låt mig veta.
Om du gillade den här videon, se till att kolla in en av dessa videor här.
Och tack till alla mina kunder och välkommen till nya medlemmar Wieslaw Walawender, Liubov
Zvereva, David Yule och Brent Asplin.
Och tack till er alla för att ni tittade.
Vi ses i nästa.